汽车销售价格预测数据集AutomobileSalesPricePredictionDataset-ashwathshetty
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车, 销售, 价格预测, 机器学习, 车辆信息, 汽车市场, 数据分析, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自汽车销售平台的数据，记录了车辆的详细信息及其销售价格，旨在用于汽车价格预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的汽车销售信息快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含了车辆的品牌、型号等信息，可能涵盖全球范围内的汽车市场。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如ID、Levy（关税）、Manufacturer（制造商）、Model（型号）、Prod year（生产年份）、Category（类别）、Leather interior（真皮内饰）、Fuel type（燃油类型）、Engine volume（发动机排量）、Mileage（里程）、Cylinders（气缸数）、Gear box type（变速箱类型）、Drive wheels（驱动轮）、Doors（车门数）、Wheel（方向盘位置）、Color（颜色）、Airbags（安全气囊数量）和Price（价格）。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train.csv、test.csv和submission.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于汽车销售平台，已进行结构化处理，便于进行数据分析和建模。
该数据集适合用于价格预测模型构建、市场趋势分析等。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于汽车市场分析、价格预测、影响因素分析等研究，以及探索不同车辆属性与价格之间的关系。
行业应用：为汽车销售平台、二手车交易平台、汽车评估机构等提供数据支持，用于价格预测、车辆估值、市场分析等。
决策支持：支持汽车行业的产品定价、营销策略制定、库存管理等决策，帮助企业优化经营策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、汽车工程等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解汽车市场和价格预测。
此数据集特别适合用于构建价格预测模型，分析车辆属性与价格之间的关系，帮助用户实现价格预测的准确性提升和市场趋势的深入理解。
